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Revista de Ciencias Sociales - Número 88 (2026) - Universidad de Valparaíso - ISSN 0719-8442 - Valparaíso, Chile

La incertidumbre causal en la responsabilidad por actuaciones de la Inteligencia Artificial

tal sentido, se puede afirmar que la incertidumbre causal constituye una categoría amplia que comprende distintos problemas relativos a la determi-nación de la causa del daño.

Una primera distinción relevante consiste en diferenciar entre incerti-dumbre a nivel de causalidad general e incertidumbre a nivel de causalidad específica. La primera se presenta en aquellos casos en que los demandantes no logran demostrar que una determinada sustancia, actividad o exposición sea capaz, en términos generales, de producir el daño alegado. Es decir, la duda recae sobre la aptitud causal del factor invocado para generar el tipo de perjuicio que se reclama.

Por el contrario, la incertidumbre relativa a la causalidad específica surge cuando, aun estando científicamente acreditado que cierto factor puede causar el daño en cuestión, no resulta posible determinar si, en el caso concreto, dicho daño fue efectivamente causado por la conducta de un demandado particular respecto de una víctima determinada. En estos casos, la incerti-dumbre no radica en la existencia de una relación causal en abstracto, sino en la identificación de la causa concreta del daño dentro de un conjunto de posibles factores o agentes.

Asimismo, en otras ocasiones la incertidumbre causal surge porque existe un grupo de posibles responsables que han desarrollado conductas capaces de producir el daño, pero no es posible determinar cuál de ellos fue efectivamente el autor del perjuicio sufrido por la víctima. En estos casos, todos los integrantes del grupo aparecen como potenciales causantes del daño, aunque la evidencia disponible no permite individualizar con certeza al responsable concreto. O bien, se sabe que todos o varios de los miembros del grupo han causado el daño, pero no es posible determinar en qué medida lo ha hecho cada uno.